К.т.н. Корельский Д.С.

Национальный минерально-сырьевой университет «Горный»

Состояние почвенно-растительных сообществ испытывающих техногенную нагрузку при оценке методами космомониторинга

Задача оперативного мониторинга с применением космоснимков в настоящее время реализована только для динамичных процессов с яркими дешифровочными признаками, таких как лесные пожары, паводки, движение снежных, водных и горных масс. Для индикации значительной негативной нагрузки на почвенно-растительные сообщества необходимо многолетнее и трудоемкое сопоставление натурных наземных исследований и космоснимков высокого разрешения. При этом достоверность данных полученных только по материалам дистанционного наблюдения остается очень низкой, поскольку имеется значительное число причин нетехногенного характера, дающих схожие изменения в состоянии почвенно-растительных сообществ, регистрируемых на аэро- и фотоснимках. В этой связи необходимо комплексное изучение снимков различных лет, сезонов года и сопоставление с условно фоновыми территориями для фиксации негативной динамики в состоянии сообщества.

В настоящее время для применения в практике доступны космические фото и сканерные снимки высокого (1-2, 5-10; 15-40м), среднего (150м) и низкого (1км) пространственного разрешения, получаемые в различных спектральных зонах. Для лесотаксационного дешифрирования используют снимки высокого разрешения. На космических снимках прямыми признаками дешифрирования являются цвет (тон), структура и текстура изображения, а основными косвенными - ландшафтные, основанные на приуроченности лесов и их отдельных типов к определенным формам рельефа, положенные в основу ландшафтного метода дешифрирования.

Основной применяемый в настоящее время ландшафтный метод дешифрирования предусматривает обязательное изучение и установление пространственных взаимосвязей между природно-территориальными комплексами, расположенными в непосредственном соседстве. Такие взаимосвязи, отраженные в текстуре изображения, дают возможность с достаточной полнотой охарактеризовать всю территорию.

Для целей картографирования лесов также представляют интерес следующие сопряженные карты:

-изученности лесов (лесоустроительные);

-топографические;

-геологические - для выявления связи структурных форм с литогенной основой, структурной предопределенностью ландшафтов;

-структурно- геоморфологические - отражающие взаимосвязи форм рельефа с структурным планом строения территории;

-карты четвертичных отложений - для выявления литогенной основы ландшафта;

-почвенные - для выяснения типов почв, материнских пород и их взаимосвязей с другими компонентами;

-растительности - для выявления зависимостей распределения растительного покрова от рельефа, почвенно-грунтовых и гидрологических условий, а также для установления влияния растительности на почвы, подземные воды, формирование микроформ рельефа;

-использования земель - для установления антропогенного воздействия на природные комплексы.

Древесная растительность опознается на космических снимках всех масштабов по прямым дешифровочным признакам, кустарниково-травянистая - почти исключительно по косвенным признакам. Отграничение участков, занятых древесной растительностью, от не заселенных территорий проводится по тону (цвету) и рисунку. Более детальное разделение территории на страты или таксационные выделы по преобладающим породам или группам пород производится на спектрозональных или многоспектральных изображениях. На снимках высокого разрешения (10м и лучше) древесная растительность подразделяется по преобладающим породам или их группам (сосна, лиственница, темнохвойные, мягколиственные), укрупненным группам типов лесорастительных условий, группам возраста, полноты и запаса.

По космическим снимкам с разрешением на местности 10 м и лучше после определения преобладающей и составляющих пород, типа леса или группы типов леса и класса бонитета, дешифрируют группу или класс возраста преобладающей породы. Для их определения используют главным образом морфологические признаки дешифрирования: контурную структуру и текстуру изображения, просматриваемость полога в глубину и др. Завершающим дешифрируемым показателем является относительная полнота, которую определяют или визуально стереоскопическим способом на основе приобретенного во время дешифровочных тренировок опыта, или инструментально путем измерения сомкнутости непосредственно по сильно увеличенному снимку или его изображению на экране компьютера. При ее определении учитывают, что сомкнутость полога на космических снимках чаще всего совпадает с полнотой. При тренировке и дешифрировании относительной полноты основными признаками ее являются: просматриваемость полога в глубину, величина промежутков между кронами, общая сомкнутость полога. Кроме того, при ее определении учитывают преобладающую и сопутствующие породы, тип леса, группу возраста, рельеф местности[2].

На космических снимках высокого разрешения (1-2м) по измеренным диаметрам проекций крон (площадям проекций крон) может быть определен средний диаметр деревьев в насаждениях на высоте 1,3м, а также высота и сомкнутость полога насаждения. Данные снимки позволяют использовать морфологические признаки при дешифрировании состава насаждений, условий местопроизрастания, с большей точностью производить измерения и определять таксационные характеристики насаждений.

Снег также является хорошим индикатором распространения загрязнений вокруг крупных городов и промагломераций. Загрязняющие вещества выпадают из атмосферы в сухом виде и с осадками и накапливаются в снежном покрове на больших расстояниях от источников. Загрязнение снега влияет на яркость изображения на космических снимках, что дает возможность совместно с результатами обработки проб снега картографировать площади и интенсивность загрязняющих воздействий. Наиболее ощутимы различия в характеристиках снежного покрова загрязненных территорий и на фоновых территориях весной, хотя закладываются они еще зимой. При снеготаянии эти контрасты становятся более выраженными за счет накопления загрязняющих веществ, вытаивающих из снега [1].

В настоящее время мировая практика свидетельствует, что космические системы гражданского назначения нового поколения обеспечивают получение изображений с разрешением 1 - 5м, правда, преимущественно без соответствующих продольных перекрытий, которые позволяли бы получать стереоизображения. В России также ведутся работы по созданию космических съемочных систем высокого разрешения, как в оптическом, так и в радиодиапазонах. Поэтому можно полагать, что в перспективе космическая съемка будет позволять получать значительно больший объем достоверной информации о лесных экосистемах и протекающих в них процессах.

Работа проведена при поддержке федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 – 2013 годы.

Литература

1. Изображения Земли из космоса: примеры применения: Научно-популярное издание - М. 000 Инженерно-технологический центр «СКАНЭКС», 2005.- 100 с: ил. ISBN 5-9900182-2-3

2. Лабутина И.А. Дешифрирование аэрокосмических снимков. Учеб. пособие для студентов вузов /– М.: Аспект Пресс, 2004. – 184с.